生成AIが営業部門に最も向いていると言われる理由は？
現代の製造業は、目まぐるしい変化の波に直面しています。生成AIの登場により、業務
効率化の可能性は飛躍的に高まりましたが、真の競争優位性を確立するためには、もう
一歩踏み込んだ戦略が必要です。
それは、長年培ってきた自社独自のノウハウや、熟練技能者の「暗黙知」を体系的な
「知識」（ナレッジ）へと昇華させること。例えば、過去のトラブル事例を知識化し、
新製品設計や製造工程設計に活かすことで、未来のトラブルを未然に防ぐことが可能に
なります。
この重要な課題を解決するための強力なツールが、Googleが提供するAIアシスタント
「NotebookLM」です。本記事では、NotebookLMがどのように製造業のナレッジ
マネジメントを変革し、トラブル未然防止に貢献するのか、具体的な活用方法をご紹介
します。
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●NotebookLMとは？あなたの情報に特化した「AIエキスパート」
NotebookLMは、あなたが提供する情報源に特化した「パーソナライズされたAIエキス
パート」として機能する、GoogleのAIを活用した調査・メモ作成アシスタントです 。
Googleの最新のGemini 2.5 ProマルチモーダルLLMを搭載しており、アップロードされ
た文書から要約、質問応答、アイデア生成など、様々な洞察を瞬時に提供します 。
NotebookLMの最大の特徴は、その「情報源に基づいたAI」という点です。
生成されるすべての回答は、あなたがアップロードしたデータに直接基づいており、
元の文書の正確な箇所が引用として明示されるため、製造現場で最も重視される信頼
性と正確性が確保されます 。さらに、あなたのアップロードしたデータは、Google
の一般的なAIモデルのトレーニングには使用されないため、機密性の高い製造データ
を安心して扱えます 。
NotebookLMは、PDF、Googleドキュメント、Googleスライド、プレーンテキスト
ファイル、Web URL、YouTube URL（トランスクリプトを抽出）、音声ファイル
（アップロード時にトランスクリプト化）など、幅広い形式の情報をソースとして
取り込むことができます 。
●トラブル未然防止のためのNotebookLM活用術
製造業におけるトラブルは、生産ラインの停止、品質問題、コスト増大など、多大な
影響を及ぼします。NotebookLMは、過去の教訓を未来に活かすことで、これらの
トラブルを未然に防ぐ強力な味方となります。
（1）過去のトラブル事例から未来を予測する「プロアクティブなトラブルシューティング」
製造現場には、過去のバグレポート、インシデントログ、エラーレポート、詳細なデバ
ッグノートなど、膨大な履歴データが存在します 。これらをNotebookLMにアップロ
ードすることで、AIが以下のことを可能にします。
①パターンと関連性の特定: NotebookLMは、これらの多様なデータを分析し、特定
のメンテナンス手順後や特定の材料サプライヤーとの関連で、特定のエラーコードが
繰り返し発生するといったパターンや関連性を特定できます 。
②根本原因の迅速な特定: AIが生成する洞察は、トラブルシューティングの取り組み
を加速し、根本原因をより効率的に特定するのに役立ちます 。例えば、特定の条件下
で機械がクラッシュした場合、NotebookLMはログ内の繰り返されるエラーを迅速に
強調表示し、手動でのトラブルシューティング時間を大幅に短縮します 。
③将来の故障予測と防止: 過去のバグのパターンを特定し、異なるテスト実行間で問題
を関連付ける能力は、プロアクティブなトラブル防止に直接つながります 。これにより
個々の症状に対処するだけでなく、システム全体の脆弱性を特定し、軽減することで、
将来のコストのかかる故障や欠陥を未然に防ぐことができます。
（2）設計段階から品質を織り込む「デザイン・フォー・エクセレンス（DfX）」の強化
製品設計と製造プロセス設計に過去の教訓を組み込むことは、トラブル防止の要です。
DfXは、製造可能性（DfM）、信頼性（DfR）、試験可能性（DfT）、持続可能性
（DfS）など、様々な目的のために製品を最適化する包括的なアプローチです 。
NotebookLMは、製品仕様書、詳細な設計文書、ユーザーフィードバックレポート、
市場調査、競合分析、および過去のプロジェクト文書（教訓、事例研究、過去のFM
EAなど）といった、幅広い設計関連文書を一元化できます 。
①過去の教訓の統合: NotebookLMは、これらの集約されたデータを分析すること
で、R&Dチームが主要なトレンドを特定し、新製品のアイデアを生成し、過去のパ
フォーマンスと顧客の洞察に基づいて製品の反復を洗練するのに役立ちます 。
②設計レビューとリスクアセスメントの支援: 新製品の設計レビュー時に、Notebook
LMに過去の類似製品のトラブル事例や設計上の注意点を質問し、設計にフィードバッ
クできます。新しい設計要素や素材を採用する際、過去の類似ケースにおけるリスク
や懸念事項をNotebookLMに問いかけ、リスクアセスメントに役立てることも可能です。
③品質管理点の特定: 過去の品質不良データから、特に注意すべき工程や測定ポイント
をNotebookLMに分析させ、品質管理計画に反映できます。
（3）メンテナンスと品質管理の最適化
NotebookLMは、製造業におけるメンテナンスと品質管理を、受動的な対応からプロ
アクティブな最適化へと変革します。
①予測保全の実現: NotebookLMは、過去のメンテナンス記録、センサーデータ（テキ
ストログやレポートに変換された場合）、機械の運用ログなど、膨大な履歴データを
一元化し、分析することができます 。これらの多様なデータポイントを分析すること
で、NotebookLMは機器の劣化パターンを特定し、最適なメンテナンススケジュール
を提案し、問題が重大な故障にエスカレートする前に潜在的な問題を警告するのに役
立ちます 。
②FMEA（故障モード影響解析）の強化: FMEAは、製品やプロセスの潜在的な故障モ
ードを特定し、その影響を評価し、リスクを軽減するための行動を優先順位付けする
ために使用される体系的な方法論です 。NotebookLMに既存のFMEA文書、履歴故障
データ、および詳細なインシデントレポートをアップロードすることで、重要な制御
点、潜在的な故障モードを特定し、その重大度、発生頻度、検出可能性を評価し、推
奨される行動を優先順位付けするのに役立ちます 。
●ノウハウを「生きた知識」に変える「ナレッジ化」
NotebookLMは、単にトラブルを防止するだけでなく、組織全体の知識資産を構築し、
活用するための強力な基盤を提供します。
（1）明示的知識と暗黙的知識の捕捉と構造化
①明示的知識のデジタル化: 製造指示書、作業手順、標準作業手順書（SOP）、技術
仕様書、品質基準、プロジェクト文書など、既存の公式文書はNotebookLMに直接
アップロードできます 。NotebookLMはPDF、Googleドキュメント、テキストファ
イルなどに対応しており、既存のほとんどのデジタル文書形式をシームレスに統合
できます 。
②暗黙的知識のコード化: 熟練労働者、退職間近の専門家、経験豊富なエンジニア
へのインタビューの音声またはビデオ録画は、文字起こしされ、NotebookLMに
アップロードできます 。
③インタビューの準備: アップロードする前に、インタビューの文字起こしをクリ
ーンアップし、フォーマットすることが重要です。フィラーワードの削除、文字起
こしエラーの修正、主要なテーマとポイントの特定、明確な見出しと小見出しによ
るコンテンツの構造化が含まれます 。
④トラブルシューティングログとシフトノート: これらの構造化されていないテキ
スト中心の記録も、テキストファイルやGoogleドキュメントとしてアップロード
できます 。AI分析を最適化するために、主要な属性（機械ID、日時、問題の説明、
原因、対策など）を明確に識別できるように整理し、一貫した用語を使用すること
が推奨されます 。
（2）トレーニングと知識移転の加速
NotebookLMは、製造業における人材育成と知識移転の効率を劇的に向上させます。
①新規人材のオンボーディング: 既存のトレーニングマニュアル、プレゼンテーシ
ョン、ビデオ、そして文字起こしされた講義録音や専門家インタビューをNotebook
LMにアップロードできます 。NotebookLMは、長文の文書を要約し、重要なポイン
トを抽出し、ポッドキャスト形式のオーディオ要約を生成することで、魅力的で簡潔
なトレーニング資料を作成できます 。新入社員は、資料について質問し、直接引用
された回答を受け取ることで、迅速に業務に慣れることができます 。
②複雑な文書からのトレーニング資料作成: NotebookLMは、複雑な技術仕様書や
運用手順書から、学習ガイド、FAQ、ブリーフィング文書などの構造化された出力
を生成できます 。オーディオ概要の「インタラクティブモード」では、ユーザーが
AI生成の議論に積極的に参加し、質問をしたり、会話の方向を指示したりして、情
報源に基づいた「LLMエキスパート」からより深い洞察を得ることができます 。
（3）NotebookLM実装のベストプラクティス
NotebookLMを製造環境に効果的に導入し、その潜在能力を最大限に引き出すため
には以下のベストプラクティスを遵守することが不可欠です。
①ノートブックの戦略的設定と整理: 特定のプロジェクト、主題、または機能領域に
特化した複数のノートブックを作成し、記述的な名前を付けます 。NotebookLMの
内部整理機能（タグやフォルダなど）を活用し、メモや情報源をさらに分類・構造
化することで、製造データの量と複雑さを効果的に管理できます 。
②データ品質の確保と継続的改善: AIソリューションの有効性は、高品質で一貫性の
あるデータの入手可能性に大きく依存します 。データのクリーンアップ、正規化、
標準化を含む適切なデータ準備に投資し、データガバナンスを確立することが不可
欠です 。また、新しいデータで定期的に更新し、ユーザーからのフィードバックを
収集して知識ベースのコンテンツとAIの応答を改善する体系的なプロセスを確立す
ることが重要です 。
③知識共有とコラボレーションの文化の醸成: 従業員が知識ベースに貢献する文化
を奨励することは、AIシステムの関連性と価値を維持するために不可欠です 。
NotebookLMは、チームメンバーとのリアルタイムコラボレーションを可能にする
共有ノートブック機能をサポートしています 。
④人間の監督と検証: AIは強力なツールですが、人間の創意工夫、判断力、適応性
の代替にはなりません 。特に初期段階では、NotebookLMの出力（要約、Q&A、
生成されたコンテンツ）を人間の専門家がレビューし、検証することが重要です 。
まとめ
Google NotebookLMは、製造業が過去のノウハウや熟練技能を知識化し、将来のト
ラブルを未然に防止するための強力な手段を提供します。このツールを戦略的に活用
することで、組織は単なる効率向上を超え、継続的な学習、プロアクティブな問題解
決、そして最終的には持続的な競争優位性を実現する、真にインテリジェントな運用
環境を構築できるでしょう。
ぜひ、貴社の製造現場でNotebookLMの導入を検討し、知識を「生きた資産」へと
変革する第一歩を踏み出してください。
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